글: 스티븐 에반추크 마우저일렉트로닉스
자동 접촉 추적은 코로나19의 연속 발생 확산을 최소화시키기 위한 기술이다. 손쉬운 블루투스를 활용하면 자동 접촉 추적의 사용율을 높일 수 있다. 그럼에도 자동 접촉 추적은 모바일 앱 시장에서 더디게 자리잡고 있다. 접촉 추적 기술의 보편화를 방해하는 제약들과 이를 극복하기 위한 솔루션을 알아보자.
접촉 추적 기술의 원리
일반적으로 전염병학자들과 의료인들은 광범위 감염이 연속적으로 확산되는 것을 억제하기 위해 접촉 추적 기술을 사용한다. 접촉 추적은 전염된 사람이 접촉자 추적 직원에게 최근 본인이 접촉한 사람들의 명단을 제공하면서 시작된다. 그러고 나면 접촉자 추적 직원들은 접촉자들에게 감염 노출 가능성을 알리고 감염의 확산을 모니터링한다(그림 1).
접촉 추적을 성공적으로 수행하기 위해서는 확인된 접촉자들의 통합 명단을 신속하게 마련해야 한다. 감염이나 전염의 시기가 잘 알려진 질병의 경우에는 공중 보건 전문가들이 명단을 효과적으로 분류할 수 있다. 질병의 전염성이 가장 높은 단계에서 감염된 사람과 접촉한 사람들을 빠르게 우선순위에 둬 확산을 막는다.
하지만 코로나19는 일반적인 절차를 적용시키기 어렵다. 노출에 대한 반응이 개인마다 크게 다르기 때문이다. 또 코로나19를 유발하는 SARS-CoV-2 바이러스의 전파 방법에 대한 불확실성으로 인해 절차가 복잡해진다. 전염의 발병과 지속 기간의 차이, 무증상 코로나19 슈퍼전파자의 존재로 인해 연속 발생 감염원을 효율적으로 추적하는 작업은 더욱 긴급하다. 그렇기에 접촉 추적에 있어서 접촉자 통합 명단을 신속하게 확보하는 것은 매우 중요하다.
블루투스 기반 자동 접촉 추적의 과제
블루투스 기능이 지원되는 스마트폰은 자동 식별 및 알림을 기능을 제공한다. 블루투스를 지원하는 다른 스마트폰이 범위 내에 들어오면 사용자의 스마트폰은 각 장치에서 전송하는 블루투스 신호와 고유 식별자를 기록할 수 있다. 잠시 기다리면, 사용자의 스마트폰에서 실행되는 앱은 다른 사람을 나타내는 식별자 명단을 불러온다. 이들 중 한 명이 추후 감염될 경우 사용자는 스마트폰 앱으로 알림을 받을 수 있다. 만약 해당 사용자가 감염된 경우라면, 사용자의 접촉자 명단에 있는 사람들 모두 상위 수준의 프로토콜을 통해 유사한 방법으로 알림을 받을 수 있다.
일반적인 스마트폰은 실질적으로 문제가 되지 않을 정도로 멀리 떨어진 송신기를 감지할 수 있다. 따라서 단순히 신호가 잡힌 블루투스 송신기 리스트만으로는 접촉 추적에 충분하지 않다. 이런 이유로 접촉 추적용 모바일 앱에서는 일반 무선주파수(RF) 수신기에서 생성된 수신신호세기(RSSI) 값을 수신 신호의 강도 추정에 사용하려 했다.
이론상으로 RSSI 값은 역 제곱의 법칙을 따른다. 송신기와 수신기 사이의 거리의 제곱에 반비례해 감소한다. 하지만 RSSI 값은 스마트폰 등의 블루투스 지원 장치가 발생하는 간섭에 의해 예측이 불가능하다.
아일랜드 더블린의 트리니티 칼리지의 연구원들은 단순히 스마트폰을 다르게 잡거나 위치를 변경하는 것만으로도 신체가 RF 에너지를 차단하거나 흡수할 수 있다는 사실을 발견했다. 물리적 거리 변화가 없다 하더라도 RSSI 값이 크게 변할 수 있기 때문이다.
개발자들은 RSSI의 변동폭을 줄이기 위해 다수의 RSSI 측정치들을 정기적으로 평균화했다. 다른 사람들은 보다 정교한 필터링 방법을 적용했다. 하지만 흡수와 간섭은 향상된 후처리 알고리즘을 사용하더라도 RSSI 값에만 기반을 둔 방법의 정확성이 떨어질 수밖에 없다. 결국 연구원들은 기존의 블루투스 신호만 사용하면 다른 장치가 '6피트 사회적 거리 지침(약 1.8m)'과 같이 특정한 물리적 거리에 접근했는지를 정확하게 판단할 수 없다는 것을 알아냈다.
새로운 방법은 기존의 블루투스 프로토콜을 다른 RF 방식들과 결합한다. 일반적인 블루투스 프로토콜은 익명화된 고유 식별자들을 교환하지만, 보완된 RF 방식은 더욱 정확한 거리 측정을 제공한다. 그럼에도 불구하고 다른 방법들은 보다 정확한 거리 측정을 제공하기 위해 블루투스를 포기하고 GPS 또는 초광대역(UWB)과 같은 대체 RF 기술을 선택했다. 이 방법들은 필수 RF 송수신기 및 신호처리 기능이 통합된 스마트폰의 플랫폼을 충분히 활용할 수 없다. 또 개인 프라이버시와 공중보건 요구사항의 충돌이 발생한다. 이로 인해 자동 접촉 추적 솔루션 제작에 필요한 수많은 절차들이 제한됐다.
프라이버시 측면에서는 개인 식별정보(PII) 수집의 축소를 추구하는 반면, 공중 보건 측면에서는 발병 식별에 필요한 추가 세부 정보의 습득을 추구한다. 이 충돌을 해결하려면 자동 접촉 추적 솔루션에서 서로 다른 접촉자들을 나타내는 익명의 식별자 명단의 효과적인 관리가 필요하다. 또 개인위치정보가 포함된 PII 메타데이터의 효과적인 처리도 중요하다.
접촉자 명단 관리는 관리하는 방식에 따라 두 가지로 나뉜다. 중앙 집중형 방식에서는 각 사용자 장치에서 고유한 익명 식별자와 획득한 식별자 명단을 서버에 업로드한다. 분산형 방식에서는 장치에서 고유한 익명 식별자만 서버에 업로드한다. 중앙 집중형 방식은 이 데이터를 사용해 감염원을 식별하고 영향을 받은 각 접촉자들에게 알림을 보낸다(현재 접촉자 추적 직원들이 수동으로 수행하는 알림 전송을 대체하게 된다). 분산형 방식의 경우에는 사용자의 장치가 서버에서 관련된 식별자 명단을 다운로드해 전염된 사람들과 가까이 있는지를 확인한다.
공중 보건 종사자들은 신종 감염의 연속 발생 식별에 필수적인 중앙 집중형 관리 방식과 개인위치정보 수집 방법 두 가지 모두를 고려해야 한다. 최근 카네기 멜론 대학교와 스탠포드 대학교의 연구에 따르면, 이번 연구의 참가자 대부분은 위치 공유 제어를 통해 안전하게 관리되는 중앙 집중형 방식을 선호했다.
결론
정확한 거리 측정을 위한 방법과 민감한 정보를 안전하게 관리하는 방법을 결합하는 것을 제안한다. 자동 접촉 추적 솔루션은 현재의 기술적 장벽을 뛰어넘어 프라이버시와 공중 보건 문제 사이의 난관을 돌파할 수 있을 것으로 보인다.
